A compreensão do metabolismo individual é crucial para a saúde geral, mas as complexidades envolvidas tornam o tratamento de doenças metabólicas desafiador. Metabolismos consistem nos processos internos que convertem alimentos e bebidas em energia, variando de pessoa para pessoa. A Twin Health, uma startup existente há seis anos, está utilizando inteligência artificial (IA) para abordar esse problema ao criar réplicas digitais dos metabolismos de seus membros, possibilitando planos de saúde personalizados para auxiliar na perda de peso e na redução do uso de medicamentos.
Conforme explica a diretora médica da Twin Health, Lisa Shah, a empresa analisa as entradas que impulsionam as saídas metabólicas para formular recomendações específicas para cada indivíduo. Estudos indicam que cerca de metade da população americana está tentando perder peso por meio de dieta e exercícios, enfrentando dificuldades significativas. A promessa da IA reside em sua capacidade de solucionar problemas complexos de maneira que seres humanos sozinhos não conseguem. Particularmente, a aplicação da IA na criação dos chamados Whole Body Digital Twins pela Twin Health demonstra um avanço nesse âmbito.
Estes gêmeos digitais são construídos com base em dados coletados de sensores e laboratórios clínicos, levando em consideração as preferências pessoais, aprendidas através de escolhas alimentares e atividades físicas dos usuários. Os membros da Twin Health utilizam um monitor de glicose, que registra leituras a cada cinco minutos, além de rastreadores de atividade, balanças Bluetooth e manguitos de pressão arterial para monitorar diversos indicadores de saúde. Também é necessário registrar a alimentação diária e realizar exames laboratoriais a cada 90 dias.
A Twin Health utiliza esses dados para aprimorar continuamente seu algoritmo de aprendizado de máquina, oferecendo conselhos cada vez mais precisos. O foco do programa é não apenas personalizar recomendações, mas também incentivar mudanças comportamentais sustentáveis. O gêmeo digital sugere opções relacionadas à nutrição, sono, atividade física e gestão do estresse. Por exemplo, ao escolher duas fatias de torrada no café da manhã, o aplicativo prevê o impacto no nível de glicose no sangue e no peso, oferecendo alternativas como reduzir a porção ou adicionar uma caminhada após a refeição.
Ao longo do tempo, o modelo de IA aprende as preferências e comportamentos dos usuários, ajustando as recomendações para melhor adequação ao estilo de vida individual. As atualizações frequentes dos dados laboratoriais ajudam a entender o impacto dessas recomendações no metabolismo. Shah observa que a assistência médica é altamente comportamental e ambiental; portanto, pedir aos participantes que adotem ações inalcançáveis a longo prazo é contraproducente.
Atualmente, a Twin Health conta com quase 9.000 membros, colaborando com empregadores e planos de saúde para cobrir os custos do programa, que ainda não está disponível para inscrição individual. Em uma recente rodada de investimentos série D, a empresa levantou US$ 50 milhões, com contribuições de investidores como Temasek, Iconiq Growth, Sofina, Peak XV e Helena. Os resultados iniciais são promissores; um estudo publicado pela American Association of Clinical Endocrinology mostrou que o programa conseguiu melhorar a condição de doença hepática gordurosa em pacientes com diabetes tipo 2.
A visão de Shah e da Twin Health é expandir o uso dos gêmeos digitais para um dia fazer parte da vida de todos, ajudando a prevenir doenças, aumentar a longevidade e fornecer conselhos específicos e personalizados, além das recomendações genéricas de saúde.
